湖人历年财报数据分析图(湖人历年财报数据分析图)

数据分析报表怎么做?

报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。

1.明确目的和思路 首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

湖人历年财报数据分析图(湖人历年财报数据分析图)

2.数据收集 根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

3.数据处理 数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品需要的直观的可看数据。

4.数据分析 数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

5.数据展现 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等2、把五边形分析图纵向和横向的分析比较方法结合起来。。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写 撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

如何分析销售数据与报表

公司介绍：1993年，山西汾酒公司成立，1994年1月经上海证券交易所首次公开向投资者增发股票，是白酒最早的股票，山西首股。山西汾酒主要经营的是汾酒、竹叶青酒及其系列酒的生产、销售和酒类高新技术及产品研究、开发、生产、应用。

做自家的销售分析只是你的基本功课，除此之外还有很多事情需要做、需要厘清。

曾经有一次，采购正在做明年度采购的提案，他们做了非常详尽的销售数据分析，把过去关于该品类的销售数据、月别变化、成长率、材质、颜色喜好度分析等，一一仔细提报，他们说得很认真，我则有点失望。

我问了一个问题：去年这个商品总共销售了多少件？是：822件。一个一年只卖出822件的商品，你们花了20页去分析它，然后以此作为下一年度的采购依据，对此我无法给予同意与否的；你们确定全类似的商品，全年只卖出822件？还是你们只知道发生在我们店里这822件的故事？

其实问题不止是数量太少不足以佐证而已。从事零售行业十几年，我发现非常多的同业都有一个盲点，也就是每次作销售分析时，永远是拿自己卖场过去的销售记录出来作分析。但实际上，你的销售记录只代表到达你们卖场的客人中已经实施消费的客人的意见，不一定代表得了整体市场的现状，你应该需要探讨的还有：

a) 没看到陈列？或是陈列方式难以取货？

b) 觉得价钱太高？

2.没到你卖场的客人，为何不想到你的卖场购买？

a)不知道你有卖？

b)对你卖场的价格印象度不佳？

c)觉得到你家买太远？太麻烦？

3.其他卖场的相关产品，它们的销售状态为何？

a)是这类型的商品都卖得不好？还是在其他卖场都卖得很好，只有在你的卖场卖得不好？

b)同品类的商品，现在已经流行不同材质或是花色？

有太多事情需要厘清，不是说你不用做自家的销售分析，应该说，这只是你的基本功课，自家的销售分析必定得先做，但在分析时，还需要确定几件事：

1.具体作步骤如下：销售数据本身是否具有代表性？数量够大吗？

2.与其关联的商品品类是否可以一同分析？

4.同商店是否有较大的销售异性？

为了促使你的销售分析能得到更正确的判断，除了你现有的销售数据外，还可以使用下列的手法：

2.趋势分析：了解该品类的原材料销售状况，勾勒可能的未来性；了解消费者Lifestyle是否有产生变化？

3.协力厂商咨询：这是也最直接的管道，跟你的协力厂商成为朋友，他不会只在你这家店贩卖，从他那里，你可知道非常多竞争厂商的动态及商品的未来。

4.看展：要勤看各类型跟你负责的品类商品相关的展览，在，这样的展会比比皆是，在会展现场能够观察出新品未来的趋势及消费者的喜好，多看多听多观察，才能得到更多更正确的判断。

5.走店：除了自家的店，多去竞争者的店走走，也不要忘了多观察目标消费者喜欢出没的店，即使不是竞争业态，也能帮助你了解消费者的想法。

6.搜集国内外资讯：透过网路、杂志，多了解业界动态及趋势动向。

对我而言，销售数据是一个动态的数字，不是拿过去的资料就能得到证明的，所以不要轻易使用过去的数字做出对未来的判断。

销售数据分析一般就是指一些订单增减，用户消费，用户分布，流量变化这些，通过分析数据，以仪表盘的形式呈现出来~可以看下我之前做的一些报表数据分析，不同的也可以问我

其实这些作都很简单，只要你将数据上传到分析工具里面就可以啦~因为我平时就是直接上传的数据，链接BDP个人版数据分析工具，然后确定模板就OK啦~

知网共现矩阵分析图怎么看

4、每个区域就会加上相应的数据标签了，点击数据标签再点击鼠标右键，在弹出框里选择“设置数据标签格式”；

通过图里的分析数据找原来是 stat_ellipse 函数默认会继承 ggplot 中的 aes 设置，如果希望 stat_ellipse 使用自己的 aes 设置，需要将参数 inherit.aes 设置为 FALSE。出行与列的相关性。

共现矩阵图法就是从问题的中，找出成对的因素，排列成矩阵图。

它是一种通过多因素综合思考，探索问题的好方法从问题事项中，找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的相关性或相关程度的大小。

华东财报分析,000963财报分析

亮点二：医美产品布局最齐全，打造公司第二增长曲线

随着现在控费和支付方式的改革已经实施后，进一步推行仿制集中采购政策，部分行业的利润遭到压缩，一些人也因为这点而"谈医色变"，但有这样一个细分行业，政策调控对他不受影响，行业发展的早期当中，从长远角度看后劲又非常足。这实际上就是在消费上更升了一级的医美，而华东作为国内少数的医美龙头企业，下面我们就深刻剖析一下~

四是数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；务实数据分析所需资源是否得到保障。

在进行对华东的分析之前，我把医美龙头股名单全都整理出来送给各位，点击下方就会获取它：

一、公司角度

公司介绍：

公司主要有三块业务，也就是工业、商业和医美产业，经过了很长一段时间的发展，以下的两点就是公司的核心看点，一个是公司的工业，是公司利润的主要来源，贡献占的比例就到了80%以上，这个业务会决定公司的下限；然后第二个是公司就要迎来的第二增长曲线，也就是医美业务，虽然目前占比较低，但是未来可期，决定了公司的上限。

熟悉了公司的一些概况之后，我们通过公司的两大核心业务，来好好聊一聊公司的投资价值。

亮点一：化被动为主动，积极推进制业务创新转型

公司的工业在国内的地位算是领先的，但是这方面的业务免不了的要受到采集等政策的影响，对公司业绩形成一定压力，但公司不能因为这样就消极怠懈了，一定要积极面对，研发一定要进一步的实施，把制业务的发展和创新慢慢地都发展起来，公司研发技术这一方面的支出要比之前翻了三倍还多呢，这就可以看见公司推进制转型这方面下的决心。

同时还能够通过自主研发、合作研发、产品授权引进等的方式去相结合，在深耕自身优势领域糖尿病治疗品领域的同时，向肿瘤、自身免疫等领域发展，并且也跟知名企达成了合作，快速丰富创新管线了。

公司旗下医美产品组合覆盖面部填充剂、身体塑形、埋线等非手术类主流医美领域，已形成异化透明质酸钠全产品组合、A型肉毒素、埋植线、能量源设备等的综合化产品集群，无创+微创的医美产业链全布局实现了。

并且，公司聚焦美学领域且不断的创新，专注于提供全面性高、科学的美学产品。拥有的研发部门，包括全资子公司Sinclair、HighTech以及参股公司美国R2、Kylane四个研发中心，且在全球拥有五个生产基地，那就是荷兰、法国、美国、瑞士和保加利亚，几款核心产品都已在全球60多个和地区上市了。

这一家公司现在是国内医美产品布局得最齐全的公司，同时它也是少数具备化实力的公司，非常看好公司未来在医美行业的腾飞。

当然，公司还有许多在投资方面吸睛的地方，篇幅有规定，更加全面周详的关于华东的深度报告和风险提示，已经提前整合到这篇研报里了，赶紧研究一下吧：

二、行业角度

爱美之心人皆有之，统计显示，2014年有近5.6万人从到韩国做整形手术，仅仅过去五年，增加了20倍。按照新氧2018年大数据表明，对医美持积极态度的群体占比达到了66%，其中的37%是可以接受微整的，24%的人对此较为欣赏，对手术类项目调整持接受态度的占了近5%，从这点我们可以看出，人们对医美消费的认知接受度越来越高。随着未来居民能够支配的收入增加和"颜值经济"的崛起，医美行业终究会迎来属于它的。

三、总结

总的来看，华东不但自身有强大的工业，全心投入到发展医美事业线上去，相信在医美行业迅猛的发展下，公司将迎来新的发展空间。但是文章多少都会存在一些滞后性，如果想更准确地知道华东未来行情，可以戳下个链接，专业投顾帮你诊股，看看是否存在高估或低估华东的情况：

应答时间：2021-09-08，业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

五边形分析图怎么看

希望对你有帮助。

1、五边形分析图中的每个点代表一些能力值的总合。

4、弹出图表向导窗口，点击“饼图”点击“下一步”。

3、可计算综合客户的收益性、成长性、安全性。

4、然后明确五边形分析图中的各各含义即可成功查看五边形分析图了。

一份完整的数据分析报告

（作者系百安居区市场总监）

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告。现代属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。

一份完整的数据分析报告1

对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：

这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，1、数据可靠，界定严谨尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。

这四类报告我们可以做个比喻。

描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。

因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。

预测类报告类似科幻，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。

咨询类报告类似推理，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业一路前行。

报告结构

撰写报告前先理清楚三个问题：

写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。

好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。

报告的常见构成

举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告

1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。

2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。

4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。

5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。

6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。

我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于思路脱节，导致一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。

7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。

报告的论述

一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。

界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。

2、概念一致，标准统一

一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。

我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。

一份完整的数据分析报告2

1、你要一个故事

我自己有个想法，就是产品应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。

一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚stoine。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。

2、一个数据分析报告的框架

这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：

项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么

项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题

数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释

数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充

后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范

致谢

附件：详细数据

项目背景 & 项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。

名词解释 & 数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 & 数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

结论汇总 & 后续改进

结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。

后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

致谢 & 附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到解释。

3、总结

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。

而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。

突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了d。为什么叫d呢？

这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷的。这也是d的来源。

即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方的条条框框好得多。

一份完美的数据分析报告让你高人一筹

企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。

在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。

在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。

数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个的数据分析师的基本功。

先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。

哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

excel表中，如何根据数据生成圆饼状的百分比数据分析图？

结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览

工具/原料

然后根据共现矩阵分析图来分析问题，确定关键点的方法。

方法/步骤

1、在电脑中创建一个excel表格文件，在excel表格中输入需要的数据。

2、鼠标拖动选中excel表格，上方点击“插入”。

3、弹出下拉的菜单，点击“图表”。

5、点击“数据区域”，选中刚才的已备好的数据的内容，根据需要设置，点击“下一步”。

6、点击上方“数据标志”，勾选“百分比”，点击下一步。

7、饼图的数据表生成完成。

可以插入饼状图。

1、以excel2010版本为例，如下图的数据要生成圆饼状的百分比图，首先选中这部分数据，然后点击页面上方的“插入”；

2、在插入菜单栏下找到饼图，点击，在弹出框里你可以选择你想要的饼图类型；

3、就会根据数据弹出饼图，点击鼠标右键，在弹出框里点击“添加数据标签”；

5、在弹出的数据标签格式设置框里，标签选择百分比，就会看到饼图中的标签是以百分比的形式显示了，这是关闭数据标签格式设置则可。

先把数据在EXCEL表里填好，比如：

2.选择：插入—图表—饼图；

3.点击下一步，会自动生成饼图，可以在下拉栏里选择数据；

4.点击下一步，可以描述表格主题；

5.点击下一步，选择储存区域；

6.一张饼图完成了。

先输入数据，然后打开图表向导，选择你要的图表样式，如你所说的饼图，然后根据提示选择相应的数据，再将表头填上就OK了。

山西汾酒财报数据,600809财报数据

excel 电脑

汾酒文化从很久很久就有，是作为晋商知识文化的一分子，与黄河文化是一脉相传，汾酒酿造工艺已算作是非物质文化遗产。汾酒生产的其中一个企业就是山西汾酒，那现在它有着怎样的表现呢？我们一起来分析看看。

三是收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；

关于对山西汾酒股票分析开始之前，学姐贴心的将整理好的酿酒龙头股名单放在下方，点击就可以领取：

一、从公司角度分析

除了上面的内容，山西汾酒位居整个行业里，还有着这样的竞争优势：

1、自主品牌拥有定价权

山西汾酒有一个独特的优势，正是自主品牌，山西汾酒作为山西一张的名片、省轻工行业的榜样、食品工业振兴的佼佼者，拥有“汾”、“竹叶青”、“杏花村”三大驰名商标，而且在白酒、保健酒两大品类上都有不小的影响力。

而且山西汾酒主导产品汾酒作为清香型白酒的典型代表，也是的四大名酒之一，公司一直坚持"用心酿造、诚信天下"的企业核心理念，不断对内部管理进行创新升级，他们的宗旨就是创优品质。另外，它家的竹叶青酒还连续三次被评为名酒，获得五次金奖，公司产品畅销全国，出口50多个和地区，在国内外消费者心中，拥有超高的人气，用户黏度和满意度也高。

汾酒彰显出一种的酒文化，文化价值具有特殊优越性，同时山西汾酒一直没有停下变革、创新、超越、领先的脚步，为消费者提供能达到预期的产品，更是造福股东和职工，走向"酒魂清香天下"的汾酒梦！同时，酒统领着山西的市场，在市场改革的阶段，山西汾酒在山西市场依然保持着不错的市场占有率和销量。

文章字数有限，更多关于山西汾酒股票的深度报告和风险提示，都在这篇研报当中，更多内容请点击：

二、从行业角度分析

从古至今，酿酒赛道一直保持着高热度，受到了资本市场的高度重视，酒行业在今年以来没有太大的波动，高端酒持续景气，次高端酒的景气也在上涨，但因为情绪带来的资本市场股价波动很大。同时以宏观角度看，在整体流动性宽松的背景下，白酒行业的消费也在逐渐上升中，次高端及以上价格带有望持续享受结构性繁荣趋势。

总结一下，山西汾酒在酿酒行业中还是很有前途的，是一只不错的股票。但是文章不具备超前性，如若要清楚地知道山西汾酒股票未来的趋势，阅读以下链接，有很多专业的投资顾问能够帮你判断股票，分析一下山西汾酒股票估值是高了还是低了：

数据分析的四个步骤

数据分析的四个步骤为：识别需求、收集数据、分析数据、过程改进。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。

识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。

通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关写什么内容？用什么结构？如何论述？联图、系统图、矩阵图、KJ法、评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

数据分1. 打开GIS软件，加载需要作的地图数据。析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

一是提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；

二是信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；

R 数据可视化：PCA 主成分分析图

步骤4、调整图表格式。

再举个形象的栗子，假如你是一本养花工具宣传册的摄影师，你正在拍摄一个水壶。水壶是三维的，但是照片是二维的，为了更全面的把水壶展示给客户，你需要从不同角度拍几张。下图是你从四个方向拍的照片：

张图里水壶的背面可以看到，但是看不到前面。

第二张图是拍前面，可以看到壶嘴，这张图可以提供了张图缺失的信息，但是壶把2、历史和区域优势看不到了。

第三张俯视图既可以看到壶嘴，也可以看到壶把，但是无法看出壶的高度。

第四张图是你打算放进目录的，水壶的高度，顶部，壶嘴和壶把都清晰可见。

PCA的设计理念与此类似，它可以将高维数据集映射到低维空间的同时，尽可能的保留更多变量。

使用 R 语言能做出像 SIMCA-P 一样的 PCA 图吗？

是肯定的，使用 R 语言不仅能做出像 SIMCA-P 一样的 PCA 图，还能做出比 SIMCA-P 更好看的图，而且好看的上限仅取决于个人审美风格。

主成分分析图 = 散点图 + 置信椭圆 ，散点的横纵坐标对应 PCA 的主成分、第二主成分。

接下来想给散点加上分类颜色：

颜色是加上了，但是椭圆咋变成了 3 个？

原来是 stat_ellipse 函数默认对每个类别的数据计算自己的置信区间。如何对多类样本只计算一个置信区间呢？查看 stat_ellipse 的帮助文档：

接下来对样式进行微调：为不同类别样本自定义着色，添加 x 轴、y 轴标题，添加 title：

将作图结果和 SIMCA-P 对比，散点、椭圆基本完全一致，只是比它更顺眼一些罢了~

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[1] Master Machine Learning With scikit-learn

[1] R 数据可视化：水平渐变色柱状图

[2] R 数据可视化：双坐标系柱线图

[3] R 数据可视化：BoxPlot

[4] R 数据可视化：环形柱状图